/* 

给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1 和 nums2，另有两个整数 m 和 n ，分别表示 nums1 和 nums2 中的元素数目。

请你 合并 nums2 到 nums1 中，使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。

注意：最终，合并后数组不应由函数返回，而是存储在数组 nums1 中。为了应对这种情况，nums1 的初始长度为 m + n，其中前 m 个元素表示应合并的元素，后 n 个元素为 0 ，应忽略。nums2 的长度为 n 。



示例：
输入：nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3
输出：[1,2,2,3,5,6]
解释：需要合并 [1,2,3] 和 [2,5,6] 。
合并结果是 [1,2,2,3,5,6] ，其中斜体加粗标注的为 nums1 中的元素。
*/

/* 
思路1：直接将数组2放到数组1的尾部，然后直接对整个数组进行排序。
*/

/**
 * @param {number[]} nums1
 * @param {number} m
 * @param {number[]} nums2
 * @param {number} n
 * @return {void} Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
 */
 var merge = function(nums1, m, nums2, n) {
    nums1.splice(m, n, ...nums2);
    nums1.sort((a, b) => a - b);
};

// 运行
/* let nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3
merge(nums1,m,nums2,n)
console.log(nums1); */


/* 
时间复杂度：O((m+n)log(m+n))。
排序序列长度为 m+n，套用快速排序的时间复杂度即可，平均情况为 O((m+n)log(m+n))。

空间复杂度：O(log(m+n))。
排序序列长度为 m+n，套用快速排序的空间复杂度即可，平均情况为 O(log(m+n))。

*/

/* 
前提：数组1和数组2已经排序
思路2：双指针——每次从两个数组头部取出比较小的数字放到结果中
*/

/**
 * @param {number[]} nums1
 * @param {number} m
 * @param {number[]} nums2
 * @param {number} n
 * @return {void} Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
 */
 var merge = function(nums1, m, nums2, n) {
    let p1 = 0, p2 = 0;
    // 准备长度为m+n的数组
    const sorted = new Array(m + n).fill(0);
    // 声明临时变量储存较小值
    var cur;
    while (p1 < m || p2 < n) {
        if (p1 === m) {                      // p1指针移到超过数组1的长度时开始取数组2数据，并且p2指针右移
            cur = nums2[p2++];
        } else if (p2 === n) {               // p2指针移到超过数组2的长度时开始取数组1数据，并且p1指针右移
            cur = nums1[p1++];
        } else if (nums1[p1] < nums2[p2]) {  // 取最小值,指针往后移一位
            cur = nums1[p1++];
        } else {
            cur = nums2[p2++];
        }
        sorted[p1 + p2 - 1] = cur;           // 拿到的cur值存到sorted中
    }
    for (let i = 0; i != m + n; ++i) {
        nums1[i] = sorted[i];
    }
    return nums1
};

// 运行
/* let nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3
merge(nums1,m,nums2,n)
console.log(nums1); */

/* 
时间复杂度：O(m+n)。
指针移动单调递增，最多移动 m+n 次，因此时间复杂度为 O(m+n)。

空间复杂度：O(m+n)。
需要建立长度为 m+n 的中间数组sorted。

*/

/* 
思路3：逆向双指针

*/

var merge1 = function(nums1, m, nums2, n) {
    let p1 = m - 1, p2 = n - 1;   // 两数组的指针指向有数据的最后一项
    let tail = m + n - 1;           // 目标指针指向合并后数组的最后一项
    var cur;
    while (p1 >= 0 || p2 >= 0) {   // 只要两个指针在数组长度内就循环
        if (p1 === -1) {
            cur = nums2[p2--];
        } else if (p2 === -1) {
            cur = nums1[p1--];
        } else if (nums1[p1] > nums2[p2]) {  // 存较大值
            cur = nums1[p1--];
        } else {
            cur = nums2[p2--];
        }
        nums1[tail--] = cur;       // 存储拿到的cur值，指针左移
    }
    return nums1
};

// 运行
let nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3
merge1(nums1,m,nums2,n)
console.log(nums1);

/* 
时间复杂度：O(m+n)。
指针移动单调递增，最多移动 m+n 次，因此时间复杂度为 O(m+n)。

空间复杂度：O(1)。
直接修改的原数组，不需要额外空间

*/